Schița de curs
Introducere în:
- vectori
- vectori de embedding AI
- modele populare de embedding AI
- căutare semantică
- măsuri de distanță
Prezentarea tehnicilor de indexare vectorială:
- index IVFFlat
- index HNSW
Extensia PgVector pentru PostgreSQL:
- instalare
- stocarea și interogarea vectorilor de dimensiune mare
- măsuri de distanță
- utilizarea indexurilor vectoriale
Rezultatul cursului: La sfârșitul cursului, studenții vor înțelege extensiile populare pentru PostgreSQL alimentate de AI. Vor dobândi experiență practică cu tehnici pentru integrarea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM) și a căutării vectoriale în aplicații din lumea reală.
Cerințe
cunoștințe de bază în SQL, experiență de bază cu PostgreSQL
Mediul de laborator: DaDesktops rulare mașini virtuale Linux (asigurat de NobleProg)
Audiенță: dezvoltatori de aplicații bazate pe baze de date, arhitecți de sisteme, analiști de date
Mărturii (3)
cunoștințe de performanță
Adrian Ionut Chelaru - Banca Transilvania Cluj
Curs - PostgreSQL Advanced - Performance Management
Tradus de catre o masina
Indexarea tabelelor și re-performarea și tuning-ul interogărilor pentru a le îmbunătăți
Roberto Esposito
Curs - PostgreSQL AI for Developers
Tradus de catre o masina
Un prim contact bun cu o tehnologie de baze de date nouă
Cont Florian - Banca Transilvania Cluj
Curs - PostgreSQL Server Administration
Tradus de catre o masina